Tech Meridian ← К СУЩНОСТЯМ
PROМОЙ MERIDIAN EN

КОМПАНИЯ · ENTITY #4314

LLM-as-a-judge

Хронология связанных событий, источники и контекст из новостной базы.

ХРОНОЛОГИЯ СОБЫТИЙ

2

RESEARCH · 1 ИСТОЧН. · arXiv cs.AI

Псевдометки для предобученных ASR на шумной полицейской аудио с оценкой LLM (arXiv:2609.30469v1)

В статье arXiv оценивают псевдометки для адаптации фундаментальных ASR-моделей (Whisper и Qwen3-ASR) к очень шумным корпусам Broadcast Police Communication (BPC) из Балтимора и Чикаго. Авторы показывают, что внутренние метрики доверия (log-probabilities, STAR) слабо различают качественные и некачественные псевдометки, предлагают внешнюю схему фильтрации с LLM как судьёй для отбрасывания контекстуально неправдоподобных расшифровок (что снижает WER обучающих наборов с псевдометками), и вводят кросс-модельную стратегию псевдометок, когда одна модель дообучается на псевдометках другой.

6.0

RESEARCH · 1 ИСТОЧН. · arXiv cs.AI

SIFT — рекурсивное самоулучшение через быстрый древовидный поиск (arXiv:2609.19526v1)

В работе представлен SIFT — экономичный по выборкам фреймворк самоулучшения для агентов-программистов, который использует LLM в роли судьи для попарных сравнений кандидатов на изменение кода. Оценки судьи агрегируются регуляризованной моделью Брэдли–Терри и направляют лёгкий разобщённый древовидный поиск, а дорогие проверки на задачах выполняются только для наиболее перспективных ветвей; авторы сообщают о превосходстве подхода над предыдущими методами на полном бенчмарке Polyglot при значительно меньших затратах ресурсов.

6.0